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       Python 现在可以说是运用最广泛的编程语言之一，使用 Python 的人不只局限在计算机相关专业的从业者,很多来自金融领域、医疗领域以及其他我们无法想象的领域的人,每天都在使用 Python处理各种数据、使用机器学习进行预测以及完成各种有趣的工作。

      长久以来，很多使用 Python 的人都存在一个困扰，他们知道 Python 的具体技术,但无法与实际工作结合起来，虽然有很多“Python案例”书籍和博客，但内容过于零散,不够系统和完整。如果你也存在这样的困扰，那么这本《Python数据科学项目实战》可以说就是为解决你的困扰而写的。

      本书不仅提供丰富的案例，而且通过非常严谨和完整的结构，介绍使用 Python 进行数据科学工作所需的知识。本书通过5个案例进行讲解第一个案例介绍如何在 Python 中处理与概率论相关的内容，这是很多其他书籍所没有的，如果你去研读概率论相关的专业书籍，那一定是非常痛苦的，毕竟你没打算成为概率论方面的专家。

      本书在第一个案例中介绍的内容，可以满足你在工作中所涉及的绝大多数与概率论相关的需求。第二个案例介绍如何在 Python 中使用统计学相关的知识，对数据进行处理，这里通过非常巧妙的方式，讲解很多枯燥的统计学知识，让你对这些内容有更深刻的了解。第三个案例介绍如何使用 Pvthon处理与地理信息相关的数据，并介绍如何使用 scikit-learn 库实现高效聚类。第四个案例介绍如何使用当今比较流行的自然语言处理技术处理实际问题。第五个案例介绍网络理论和监督学习相关的内容。通过这 5 个案例的学习，一定能让你对 Python及数据科学有更深刻的认识，并将这些技术应用到你的工作和学习中。

戳此了解更多《Python数据科学项目实战》([美]伦纳德·阿佩尔辛（Leonard Apeltsin）)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)